Eating and Psychological Profiles of Women with Higher Depressive Symptoms Who Are Trying to Lose Weight
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine whether women with higher depressive symptoms differed from women with lower depressive symptoms on early weight-loss, eating behaviors and psychological profiles. Among a sample of 45 overweight/obese women who had undertaken a self-initiated weight-loss attempt, two groups were formed based on scores from the Beck Depression Inventory (BDI-II), one with lower depressive symptoms (BDI-II < 10; n = 21) and one with higher depressive symptoms (BDI ≥ 10; n = 24). Even if some women in the higher depressive symptom group did not reach the clinical cut-off for depression (BDI = 14), this group tended to lose less weight in the first two months of their weight-loss attempt and to show a more disturbed eating and psychological profile compared to the group with lower depressive symptoms. In addition, among women with higher depressive symptoms, eating and psychological variables were systematically related to one another whereas these variables were not related among the other group. Results highlight the relevance of considering the presence of depressive symptoms as a marker of clinical severity among the overweight/obese population, and suggest that the BDI-II could be an interesting screening instrument to identify this particular subgroup.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».